16、Oracle 环境健康检查与工具使用指南

Oracle 环境健康检查与工具使用指南

1. 集群健康检查

集群验证实用程序(CVU)可执行 ASM 和操作系统级别的健康检查。使用 -collect cluster 标志可同时进行 ASM 和操作系统级别的检查,而 -collect asm 仅收集 ASM 级别的信息。

例如,执行以下命令进行健康检查:

[oracle@stpldb101 ~]$ cluvfy comp healthcheck -collect cluster -bestpractice -deviations

检查结果可能发现存在未属于任何 ASM 磁盘组的 ASM 磁盘(即浪费空间),以及集群互连未配置巨型帧(操作系统级检查)。

以下是检查结果的系统推荐部分:
| 验证检查 | 验证描述 | 验证结果 | 验证总结 | 额外详情 | 参考链接 |
| — | — | — | — | — | — |
| Ethernet Jumbo Frames | 检查系统是否配置巨型帧 | NOT MET | 以太网巨型帧检查失败 | 使用巨型帧可提高性能,先与系统和网络管理员确认,若可能,在互连配置巨型帧。 | 多个参考链接 |

节点检查结果如下:
| 节点 | 状态 | 预期值 | 实

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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